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초록·키워드
희토류(REE)는 청정에너지 기술의 핵심 전략 자원이지만 공급이 특정 국가에 편중되어 있고, 광상의 지질학적 복잡성과 탐사 자료의 부족으로 기존 탐사 기법만으로는 효율적인 탐사가 어렵다. 본 해설은 인공지능(AI)을 활용한 REE 광상 연구·탐사의 최근 동향을 정리하였다. REE의 지구화학적 특성과 광상 유형, 지구화학·지구물리·원격탐사 기반 기존 탐사법의 한계를 살펴본 뒤, AI 기반 탐사에 활용되는 자료와 전처리, 지도학습·비지도학습·딥러닝 기법, 모델 검증·설명가능 A·불확실성 정량화를 소개하고, 광물 부존잠재성 평가, REE 광물·풍화대 식별, 품위·자원 모델링 응용사례를 탄산염암형, 이온흡착형, 사광형, 비전통 자원별로 비교하였다. 자료·라벨 부족, 해석성, 일반화는 여전히 핵심 과제이며, 다중자료 융합, 물리 정보 기반 머신러닝, 지구과학 파운데이션 모델이 향후 방향으로 제시된다.
본문·목차
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